12、文本显示与键盘编程全解析

文本显示与键盘编程全解析

1. 显示器工作原理

计算机显示器的工作原理与电视机类似,通过电子枪向荧光屏发射电子束来创建亮点。电子束从屏幕左上角开始,水平向右扫描形成线条,通过控制电子束的开关来创建点。当扫描完最后一行后,电子束回到左上角,重复这个过程,形成光栅。

1.1 显示器类型

  • 单色显示器 :使用单电子束,屏幕通常显示琥珀色或绿色等单一颜色。通过改变电子束的强度,可以创建不同亮度的点,这被称为灰度。
  • 彩色显示器 :屏幕涂有能显示红、绿、蓝三种原色的荧光粉,使用三个电子束分别显示不同颜色。通过改变电子束的强度,可以产生不同强度的红、绿、蓝点,由于这些点非常接近,人眼会感知到一个均匀的颜色点,从而使显示器显示不同颜色。

2. 视频适配器与显示模式

2.1 视频适配器

显示器的显示由计算机中的视频适配器控制,它通常位于扩展卡上,包含两个基本单元:
- 显示内存(视频缓冲区) :存储要显示的信息,可由CPU和视频控制器访问,内存地址从段AOOOh及以上开始,具体取决于特定的视频适配器。
- 视频控制器 :读取显示内存并为显示器生成适当的视频信号。对于彩色显示,适配器可以生成红、绿、蓝三个独立的信号,也可以生成一个复合输出。复合显示器使用复合输出,RGB显示器使用独立信号。当复合输出中的彩色突发信号关闭时,显示器以黑白模式显示。

2.2 显示模式

计算

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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